Monitoreo de vibraciones y compunación de borde

Este artículo trata sobre el monitoreo de vibraciones y Edge Computing..

Monitoreo de vibraciones y compunación de borde – Qué es

En el contexto de un sensor de vibraciones utilizado en el mantenimiento predictivo, montado en una máquina, una Computación de borde es la arquitectura donde el procesamiento y análisis de datos ocurre directamente en el sensor o en un dispositivo muy cercano a él, como puerta de entrada. Esto elimina la necesidad de enviar todos los datos sin procesar a la nube para su análisis., haciendo que el proceso sea más rápido y eficiente.

• ¿Cómo funciona el sensor de vibración??
• Recopilación de datos en la fuente.: El sensor de vibración, instalado directamente en el activo (ex: motor, compresor, bomba), recopila datos de vibración de alta frecuencia en tiempo real.
• Procesamiento local: En lugar de transmitir grandes volúmenes de datos a la nube, el propio sensor (si es un sensor “inteligente”) o un pequeño dispositivo informático en el borde (la “Borde”) ejecuta algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar datos localmente.
• Filtrado y envío inteligentes: El dispositivo perimetral procesa los datos y envía solo información crítica a la nube., como alertas de falla, resúmenes de diagnóstico o datos considerados anómalos.

Monitoreo de vibraciones y compunación de borde – Principales ventajas

La aplicación de Edge Computing a sensores de vibración montados en máquinas aporta beneficios cruciales:

• Reducción de latencia: El análisis y la toma de decisiones ocurren en milisegundos, permitiendo que las alertas se activen en tiempo real. Esto es esencial para evitar tiempos de inactividad no planificados y fallas catastróficas..
• Eficiencia de la red: El volumen de datos enviados a la nube se reduce drásticamente, Minimizar los costos de ancho de banda y la congestión de la red..
• Seguridad de datos: Los datos brutos, eso puede ser sensible, No es necesario abandonar el entorno industrial para ser procesado..
• Operar en entornos desafiantes: El sistema de análisis puede funcionar incluso en ubicaciones remotas o con conectividad intermitente, ya que no depende de una conexión constante a la nube.
• Reducción de costos: Un menor volumen de datos transmitidos y una mayor agilidad en la detección de fallas resultan en menores costos operativos y de mantenimiento..

En suma, Edge Computing transforma el sensor de vibración de un simple “colector de datos” por uno “analista en tiempo real”, permitiendo un mantenimiento predictivo más ágil, económico y seguro.

Monitoreo de vibraciones y computación de borde Qué parámetros se utilizan

Estos parámetros proporcionan una descripción general de la energía y la intensidad de la vibración a lo largo del tiempo.. A menudo se utilizan para el seguimiento de tendencias y la detección temprana de anomalías..

Parámetros del dominio del tiempo
Estos parámetros proporcionan una descripción general de la energía y la intensidad de la vibración a lo largo del tiempo.. A menudo se utilizan para el seguimiento de tendencias y la detección temprana de anomalías..

• Valor RMS (Raíz cuadrática media): Es el valor más común para evaluar el nivel de energía general de la vibración.. RMS es un excelente indicador del estado general de la máquina.. Un aumento en el valor RMS puede indicar problemas como desalineación, desequilibrio o juego mecánico.
• Valor de Pico (Valor máximo): Representa la amplitud máxima de la señal de vibración.. Los picos altos pueden indicar fuerzas de impacto puntuales, como los causados ​​por fallas en rodamientos o engranajes.
• Curtosis: Es una métrica estadística que mide la “Velocidad de vibración medida en la carcasa en mm/s rms” de una señal. Un aumento en la curtosis indica que la señal se está volviendo más “puntiagudo”, lo cual es un fuerte indicio de fracasos incipientes (iniciales) cojinete. Es una de las primeras métricas que señala el comienzo de un problema..
• Factor de cresta (Factor de cresta): Es la relación entre el valor pico y el valor RMS.. Un aumento en este factor sugiere la presencia de impulsos de choque en la señal., que son característicos de los daños en los rodamientos..

Parámetros del dominio de frecuencia
Estos parámetros son esenciales para un diagnóstico preciso., ya que permiten identificar el origen exacto de la vibración. El dispositivo de borde puede realizar una Transformada rápida de Fourier (FFT) para convertir la señal del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia.

• Frecuencia de rotación (1x RPM, 2x RPM, etcétera): Análisis de múltiples picos de frecuencia de velocidad de rotación de la máquina. (RPM) puede indicar problemas como desalineación y desequilibrio.
• Frecuencias de fallas de rodamientos: Cada componente de un rodamiento. (pista externa, pista interna, esferas, jaula) tiene una frecuencia de falla específica. El algoritmo en el borde está entrenado para buscar picos en estas frecuencias características., diagnosticar el problema antes de que se vuelva grave.
• Envolvente de aceleración: Es una técnica utilizada para “filtrar” La señal de vibración para mejorar las vibraciones de alta frecuencia., que se generan por fallas en rodamientos y engranajes. El análisis envolvente es crucial para la detección temprana de fallas.

Otros parámetros complementarios
Más allá de la vibración, los sensores “inteligentes” y los sistemas Edge Computing pueden integrar otros datos para un análisis más completo.

• Temperatura: Un aumento repentino o gradual en la temperatura del equipo puede correlacionarse con un aumento en la vibración., indicando sobrecalentamiento debido a fallas.
• Velocidad de rotación (RPM): Esencial para el análisis en el dominio de la frecuencia, porque las frecuencias de falla son directamente proporcionales a la velocidad de rotación.

Al procesar estos parámetros localmente, Edge Computing permite al sistema tomar decisiones rápidas (cómo activar una alarma) y enviar sólo información valiosa a la nube, reduciendo la latencia, tráfico de datos y costos operativos.

Monitoreo de vibraciones y Edge Computing Cómo se implementa en FASITO y ADASH

La implementación de Edge Computing en el sistema FASIT de ADASH se puede entender a través de su flujo de trabajo y arquitectura de producto..

La base de la implementación es la división del procesamiento de datos entre el dispositivo de campo. (el analizador de vibraciones, como el VA3 o VA5Pro) y software principal (impares).

una) Recopilación y análisis de datos en el borde (Borde)

El núcleo de Edge Computing en FASIT reside en la analizador de vibraciones. En lugar de simplemente recopilar y almacenar los datos de vibración sin procesar, el dispositivo los procesa en tiempo real, en el lugar donde se toma la medida.

• Sensores: El analizador utiliza acelerómetros para capturar la vibración de la máquina.. La señal de vibración es una onda compleja de alta frecuencia., que si se transmite íntegramente, generaría un volumen muy grande de datos.
• Procesamiento local (la “Borde”): EL ES FACULTAD, que es un algoritmo de inteligencia artificial integrado en el hardware del analizador, recibir esta señal. Realiza procesamiento Edge Computing, realizando los siguientes análisis locales:
  • Cálculo de parámetros de tiempo y frecuencia.: FASIT calcula automáticamente parámetros como el valor RMS, o pico, curtosis y transformada de Fourier (FFT) para generar el espectro de frecuencia.
  • Diagnóstico automático (IA integrada): En base a estos parámetros, FASIT compara las firmas de vibración con una amplia base de datos de conocimiento de fallas. Identifica automáticamente defectos comunes de la máquina., como:
    • Desequilibrio
    • desalineación
    • Juego mecánico
    • Defectos en rodamientos y engranajes.
• Evaluación y generación de resumen: El resultado de este procesamiento en el borde es una evaluación instantánea., Se muestra directamente en la pantalla del analizador con un sistema de semáforo. (verdes, amarillo, rojo) e indicación de qué fallo se detectó.

segundo) Transmisión de datos a la nube/software central (impares)

Después del análisis local, Sólo se envía información crucial al software DDS. (Sistema de diagnóstico y datos), que actúa como componente de “nube” o almacenamiento central del sistema.

• Datos transmitidos: En lugar de la onda de vibración completa, lo que se transmite al DDS son los resultados del diagnóstico:
  • La gravedad del fracaso. (por ejemplo, “desequilibrio” con un nivel de alerta “amarillo”).
  • Los principales parámetros de vibración. (como valor RMS general).

• Funciones DDS: El software DDS central almacena y gestiona estos datos resumidos., permitiendo al usuario:
  • Monitorear tendencias: Cree gráficos de tendencias a largo plazo para la gravedad de las fallas.
  • Análisis en profundidad: Permita que un analista de vibraciones humanas examine el espectro de frecuencia y la forma de onda completa. (si se ha salvado) para un análisis más detallado.
  • Historia y Gestión de Activos: Cree un historial de salud completo de los activos de la planta para una planificación de mantenimiento predictivo más efectiva.